## PENDEKATAN PATH ANALYSIS UNTUK PEMODELAN IMPLEMENTASI RUANG TERBUKA HIJAU
Syamsul Sukmono Edi 1, MA Syukron 2
Ilmu Administrasi Negara, Fakultas Ilmu Administrasi, Sekolah Tinggi Ilmu Sosial dan Ilmu Politik “Waskita Dharma, Malang, Indonesia 12
Email: sy amsulsukmonoedy@waskitadharma.ac.id  1 muhammadagussyukron@waskitadharma.ac.id 2 ABSTRAK Kata kunci: path analysis, implementasi, ruang terbuka hijau Ruang  terbuka  hijau  kota  diimpor  tidak  hanya  jadi  dandanan  yang membuat  menawan  kota,  melainkan  pula  berlaku  seperti  perlengkapan untuk penghijauan, edukasi, lanskap dan terlebih bagian berarti fasilitator berupa  air bersih yang ada di kota. Kehadiran Ruang Terbuka Hijau yang ada dan tercantum dalam Peraturan pada  Area Kota Malang Nomor. 7 ataupun  2001  hal  Rancangan  Ketentuan  Ruang  Zona  dikatakan  dalam beberapa bagian antara lain arah hijau, bantaran sungai, laman kota baik yang  aktif  atau  sejuk  ayem,  zona  mangsa  air  yang  berfungsi  berlaku seperti  area  resapan  air(  busem),  alun-  alun  olah  badan,  kuburan,  dan hutan kota ini sesungguhnya ialah area hijau yang istimewa serta menarik. Riset  ini  memakai explanatory  research buat  mengenali  akibat  elastis kesertaan masyarakat kepada elastis aplikasi kebijaksanaan ruang terbuka hijau. Hasil yang didapat dari riset ini membuktikan kalau ada ikatan yang akrab(  penting)  antara  kesertaan  warga  kepada  aplikasi  kebijaksanaan ruang  terbuka  hijau  halaman  area  pemukiman  di  Kelurahan  Bareng Kecamatan  Sukun,  Kota  Malang.  Keakraban  ikatan  ini  ditunjukkan dengan angka koefisien pembatas keseluruhan sebesar 99, 7%. Riset pula membuktikan macam hubungan bentuk- bentuk kesertaan warga kepada aplikasi kebijaksanaan ruang terbuka hijau halaman area pemukiman di Kelurahan  Bareng  Kecamatan  Sukun,  Kota  Malang  lewat  percobaan analisa rute ( path analysis). ABSTRACT Keywords: path analysis, implementation, green open space City green open spaces are presented not only as decorations that beautify the city, but also as a means of greening, education, recreation and even the main component of the citys clean water provider. The existence of Green Open Ruang( RTH)  which  is  in  Malang  City  Regional  Regulation  No.  7  atau  2001  on  the Regional Spatial Plan, it is stated in several components including green belts, riverbanks, active and passive city parks, water catchment areas that function as water catchment areas( busem), sports fields, cemeteries, and this urban forest. actually  a  unique  and  interesting  green  zona.  This  study  uses  explanatory research  to  determine  the  effect  of  citizen  participation  variables  on  the implementation of green open ruang policies. The results obtained from this study indicate  that  there  is  a  close(  significant)  relationship  between  community participation in the implementation of green open ruang policies in residential neighborhood  parks  in  Bareng  Village,  Sukun  District,  Malang  City.  The closeness  of  this  relationship  is  indicated  by  the  keseluruhan  determinant coefficient value of 99.7%. The research also shows the various correlations of forms  of  community  participation  in  the  implementation  of  green  open  ruang policies  in  residential  neighborhood  parks  in  Bareng  Village,  Sukun  District, Malang City through path analysis tests.

## PENDAHULUAN
Membuat raga kota bisa jadi bisa bisa dicoba dalam hitungan tahun, tetapi membuat kota yang  bernyawa(  mempunyai  kepribadian)  tentu  menginginkan  durasi  yang  lebih  lama(  Riyadi, 2004; Budiarjo, at angkatan laut(AL)., 2005). Kepribadian kota bagi beberapa besar pakar aturan kota sesungguhnya terdapat di ruang terbuka, spesialnya ruang terbuka hijau( RTH), bukan di mal- mal  ataupun  pertokoan  apalagi  pusat  perbelanjaan  yang  mengitari  semua  ujung  kota(  Tarigan, 2005; Tibbalds, 2001; Budiarjo, 1997).
Kontroversi hendak senantiasa timbul apabila sesuatu konsep pembangunan penguasa tidak cocok  dengan  harapan  keinginan  serta  mengaitkan  kesertaan  warga(  Huraerah,  2008;  Mony, 2007)(Syukron&amp;  Wahyudi,  2022)(  Wahyudi  et  angkatan  laut(AL).,  2022)  hingga  yang senantiasa  terjalin  merupakan  polemik  dengan  mendesakkan“  kelancaran”  aplikasi  peruntukan perhitungan  penguasa.  Stakeholders  kerapkali  dibiarkan  dalam  pengumpulan  ketetapan  serta pemograman ruang terbuka hijau kota, agak- agak RTH kepunyaan penguasa kota atau kabupaten sendiri. Hendak namun, stakeholders itu terkini dicari- cari pada dikala kebijaksanaan yang didapat penguasa menemukan tentangan ataupun antipati dari masyarakat setempat.
Sedemikian itu pula semacam yang terjalin dengan pemograman serta pengembangan RTH yang terdapat pada Kota Malang, suatu kota yang tidak cuma menarik buat dibahas, tetapi aturan kotanya jadi atensi spesial buat dikaji lebih jauh. Salah satu dari  kota kolonial yang  peninggalan Belanda  direncanakan  oleh  Ir.  Thomas  Karsten  ini  memanglah  keelokan  khusus(  Verdiansyah, 2006).  Topografi  yang  memiliki    kontur  dan  dikelilingi  oleh  beberapa  gunung  sejenis  seperti Arjuna, Semeru, Tengger dan Kawi, adapun tidak cuma beriklim adem tetapi pula aman selaku tempat bermukim.
Urbanisasi  lalu  berjalan  serta  keinginan  warga  hendak  perumahan  bertambah  melampaui keahlian  penguasa  sedangkan  tingkatan  ekonomi  urbanis  amat  terbatas(  Conyers,  1994),  yang berikutnya berdampak tampaknya perumahan- perumahan buas yang pada biasanya bertumbuh di dekat wilayah perdagangan, di selama rute hijau, dekat bengawan, jalan kereta api sepur api serta lahan- lahan yang dikira tidak bertuan. Sedemikian itu pula dengan keteralihan tanah dari tanah produktif  jadi  tanah  tersadar  buat  perumahan,  perkantoran,  pusat  perdagangan  atau  pasar  serta sejenisnya. Kemampuan demosi mutu area hidup mulai terjalin dengan seluruh akibatnya.
Dalam menyikapi kejadian itu, riset ini melaksanakan pendekatan statistik inferensial lewat analisa arah( path analysis) untuk mengidentifikasi dampak fleksibel partisipasi masyarakat pada fleksibel aplikasi kebijaksanaan( Islamy, 1997; Wahab, 1999; Suharto, 2005; dan Nugroho, 2008) ruang terbuka hijau laman zona pemukiman di zona Kelurahan Bareng Kecamatan Sukun, Kota Malang.

## METODE
Pada  riset  ini,  analisa  yang  dipakai  buat  mencoba  anggapan  yang  sudah  diajukan merupakan pengetesan federasi( ikatan ataupun akibat) dampingi elastis dalam riset. Jalinan yang terjalin dalam riset ini merupakan selaku selanjutnya:

## Gambar 1. Model Hubungan/Pengaruh antar Variabel
Pada lukisan di atas nampak ikatan dampingi elastis amat lingkungan, alhasil tidak dapat dipakai pengetesan ikatan yang simpel ialah analisa regresi. Dari bentuk ikatan di atas dipakai bentuk Path Analysis( analisa rute). Tidak semacam pada analisa regresi yang memahami elastis bebas serta elastis terbatas, pada analisa rute, diketahui golongan elastis eksogen serta golongan elastis  endogen.  Elastis  eksogen( exogenous  variable )  merupakan  elastis  yang  nilainya  tidak didetetapkan  dalam  bentuk.  Lebih  mudahnya,  elastis  eksogen  merupakan  elastis  yang  cuma membagikan anak panah dalam bentuk ikatan. Sebaliknya elastis endogen ( endogenous variable ) merupakan  elastis  yang  nilainya  didetetapkan  di  dalam  bentuk.  Mudahnya,  elastis  endogen merupakan elastis yang tentu menyambut anak panah dalam bentuk ikatan. Tidak hanya itu pula, dapat terjalin elastis endogen pula membagikan anak panah ke elastis endogen yang lain( Riduan serta Kuncoro, 2007).
Bagi Li( 1975), Riduan serta Kuncoro( 2007), analisa arah ( path analysis ) yakni aturan tata cara statistik yang dipakai buat menekuni pola hubungan dampingi fleksibel dengan tujuan buat mengenali variabel- fleksibel penjelas( fleksibel eksogen) serta variabel- elastis respon. Analisa rute dipakai buat mencoba bukti kausal yang diteorikan.
Kesiapan SDM (X 1 ) Kemandirian Warga (X 4 ) Interaksi Warga (X 2 ) Pengambilan Keputusan (X 3 ) Implementasi Kebijakan RTH (Y)
Pada analisa rute bisa ditarik kesimpulan mengenai elastis mana yang mempunyai akibat yang kokoh kepada elastis reaksi. Ada 3 akibat dalam analisa rute ialah:
a. Akibat  Langsung( Direct  Effect ):  Akibat  langsung  merupakan  akibat  elastis  penjelas kepada akibat elastis reaksi dengan cara langsung tanpa lewat elastis lain.
b. Akibat Tidak Langsung( Indirect Effect ): Akibat tidak langsung merupakan akibat elastis penjelas kepada elastis reaksi lewat elastis lain.
c. Akibat Keseluruhan( Keseluruhan Effect ): Akibat keseluruhan merupakan hasil enumerasi akibat langsung serta akibat tidak langsung.
Profit analisa rute tidak hanya bisa mengukur akibat langsung serta akibat tidak langsung sesuatu elastis penjelas kepada elastis reaksi, pula bisa mendekomposisi koefisien hubungan antara 2 elastis jadi enumerasi antara jalan simpel dengan kombinasi lintasan- lintasan alhasil bisa memastikan posisi daya akibat komponen- komponennya yang mensupport elastis tidak leluasa dalam sistem susunan karena dampak yang terbuat. Enumerasi antara akibat langsung serta akibat tidak langsung ialah akibat total selaku selanjutnya:
Tahap Awal: Pengembangan Bentuk Teoritis.
Tahap pengembangan bentuk teoritis pada riset ini, dicoba dengan metode mempelajari dengan cara  objektif  elastis  serta  ikatan  dampingi  elastis  lewat  analisis  pustaka  untuk  memperoleh pembenaran  atas  bentuk  teoritis  yang  dibesarkan.Bersumber  pada  ikatan  dampingi  elastis, dengan cara teoritis terbuat bentuk dalam wujud bagan rute selaku selanjutnya:

## Gambar 2. Diagram Jalur yaitu  dari Model Teoritis Penelitian
Selanjutnya, gambar di atas, dapat pula dinyatakan dalam bentuk persamaan sebagai berikut:
a) X 1 =  P 1 X 4 +  ε 1 b) X 2 =  P 2 X 4 +  ε 2 c) X 3 =  P 3 X 1 +  P 4 X 4 +  P 5 X 2 +  ε 3 d) Y =  P 6 X 1 +  P 7 X 3 +  P 8 X 2 +  P 9 X 4 +  ε 4
Kesiapan SDM (X 1 ) Kemandirian Warga (X 4 ) Interaksi Warga (X 2 ) Pengambilan Keputusan (X 3 ) Implementasi Kebijakan RTH (Y) ε ε ε ε P P P P P P P P P
Dimana: Z X1 : Variabel Kesiapan SDM yang telah distandarisasi Z X2 : Variabel Interaksi masyarakat yang telah distandarisasi Z X3 : Variabel Pengambilan Keputusan yang telah distandarisasi Z X4 : Variabel Kemandirian Warga yang telah distandarisasi Z Y : Variabel Implementasi RTH yang telah distandarisasi P 1 : Koefisien path antara X 4 terhadap X 1 P 2 : Koefisien path antara X 4 terhadap X 2
P 3 : Koefisien path antara X 1 terhadap X 3
P 4 : Koefisien path antara X 4 terhadap X 3
P 5 : Koefisien path antara X 2 terhadap X 3 P 6 : Koefisien path antara X 1 terhadap Y
P 7 : Koefisien path antara X 3 terhadap Y
P 8 : Koefisien path antara X 2 terhadap Y
P 9 : Koefisien path antara X 4 terhadap Y
ε : Galat bentuk (model)
1) Tahap Kedua: Pengecekan kepada anggapan yang mendasari analisa rute, antara lain:
a. Ikatan dalam bentuk merupakan linear
Pengecekan  anggapan  kelinieran  ini  bisa  diamati  dari  alur  sisaan.  Bagi  Gujarati(  1991) salah satu tujuan pengecekan sisaan merupakan buat mengenali apakah elastis yang masuk dalam bentuk agaknya bukan berupa linier. Bila sisaan ditebarkan kepada angka khianat membuktikan pola random, hingga ikatan dampingi elastis bisa dibilang linier. Pengetesan anggapan  linieritas  memakai  tata  cara  curve  bugat  yang  dicoba  dengan  aplikasi  SPSS. Referensi yang dipakai merupakan prinsip parsimony, ialah pada saat semua bentuk yang dipakai  selaku  bawah  pengetesan  penting  ataupun  nonsignifikan,  hingga  bentuk  itu dibilang  linier.  Detail  bentuk  yang  dipakai  selaku  bawah  pengetesan  merupakan  wujud linier, kemudian kuadratik, lalu kubik,  inverse, selanjutnya logarithmic,  power,  S, compound, growth dan eksponensial . Dampingi elastis sisaan silih leluasa. Pengetesan ini bermaksud buat mengenali apakah ada ketergantungan yang diantara sisaan itu. Sisaan dibilang leluasa satu dengan yang lainnya bila memang tidak terdapat hubungan antara rumus  e i dan e j sehingga di mana .
Jika  untuk  mengetahuinya  ada  tidaknya  ketergantungan  antar  sisaan  ini  juga digunakan statistik uji:
Hipotesis dari menguji terdapat dua sisi salah satunya yaitu:
H 0 : Tidak ada hubungan antar sisaan H 1 : Ada hubungan antar sisaan
Dengan memakai bagan Durbin Watson, bisa dicari wilayah kritis dengan mengutip d U selaku  batasan  atas  dan  d L sebagai  batas  bawah  pada  taraf  nyata dengan  n  adalah
( ) 0 , cov = j i e e j i ¹ ( ) å å = = - - = n i i n i i i hitung e e e d 2 2 2 2 1 a
banyaknya pengamatan dan k-1 adalah banyaknya variabel penjelas dalam model. Kriteria pengujian yang melandasi keputusan:
1) dan jika , maka H 0 diterima yang artinya tidak ada autokorelasi antar sisaan. 2) dan ,  maka  H 0 ditolak  yang  artinya  ada autokorelasi antar sisaan.
3) dan ,  maka  tidak  dapat  disimpulkan ada tidaknya autokorelasi antar sisaan.
b. Error( sisaan ataupun keliru) bentuk menabur wajar. Penyaluran wajar ialah penyaluran teoritis serta variable random yang kontinyu. Buat mencoba  apakah  ilustrasi  riset  ialah  tipe  penyaluran  wajar  hingga  dipakai  pengetesan Kolmogorov Smirnov Goodness of bugat Test dengan patokan pengetesan:
Angka signifikasi (sig.) > 0.05, maka data berdistribusi normal.
○ Angka signiflkasi (sig.) < 0.05, maka data tidak berdistribusi normal.
3) Tahap ketiga , Kalkulasi Koefisien Rute( Pendugaan Patokan)
a. Membagi koefisien hubungan dampingi elastis.
b. Membuat matriks hubungan dampingi elastis.
c. Membagi matriks invers hubungan dampingi elastis yakni sebagai  penjelas rumus (R -1 ) .
d. Menghitung koefisien jalur p yxi dengan rumus sebagai berikut :
Tetapi menurut Supranto( 2004) bahwa beta koefisien dari Y kepada X( B yx ), hendak serupa dengan menghitung koefisien dari X kepada Y( B xy ), pula serupa dengan koefisien hubungan( r xy ). Alhasil kalkulasi koefisien rute dengan memakai matriks hubungan, atau dengan memandang pada koefisien regresi yang distandarisasi( beta koefisien), pada dasarnya
menciptakan angka yang serupa.
4) Tahap keempat, mencoba signifikansi akibat yang terdapat dalam analisa rute.
Mencoba  signifikansi  akibat  langsung  dengan  mengkonsultasikan  angka  t  jumlah  dengan  t bagan. Bila angka t jumlah&lt; dari angka t bagan hingga H0 diperoleh Ha ditolak, ataupun tidak terdapat akibat langsung penting dari elastis leluasa kepada elastis terikat. Kebalikannya, bila angka t jumlah dari angka t bagan maka H0 ditolak Ha diperoleh ataupun terdapat akibat langsung penting dari elastis leluasa kepada elastis terikat.
5) Tahap Kelima: pengecekan keabsahan bentuk.
Pengecekan keabsahan bentuk bisa memakai 2 metode ialah:
a.  Kaidah triming theory.Bersumber pada trimming theory rute yang tidak penting dikeluarkan dari bentuk, alhasil didapat bentuk yang dibantu oleh informasi empirik.
b.  Koefisien pemastian keseluruhan.
Keseluruhan kedamaian informasi yang bisa dipaparkan oleh bentuk diukur dengan metode:
R 2 m = 1 – P 2 e1 P 2 e2…. P 2 ep Interpretasi  terhadap  R 2 m sama  dengan  interpretasi  koefisien  determinasi  (R 2 )  pada  analisis regresi. Model dikatakan valid jika memiliki presisi dan akurasi tinggi. Ukuran akurasi model adalah koefisien determinasi (R 2 ) dengan nilai berkisar dari 0 sampai dengan 1. Pada penelitian ini pemeriksaan validitas model menggunakan kedua kaidah tersebut di atas.
hitung U d d < 2 , a 2 , 4 a U hitung d d > - U L hitung d d d £ < 2 , a 2 , 4 a L hitung d d > -
U hitung L d d d £ £ 2 , a 2 , 2 , 4 a a U hitung L d d d £ - £
6) Tahap  Keenam: melaksanakan  pemahaman  bentuk.  Metode  melaksanakan  pemahaman bentuk merupakan menafsirkan hasil ataupun angka patokan yang terdapat pada analisa rute dengan  memerhatikan  apakah  bentuk  yang  terdapat  telah  lumayan  bugat  ataupun  belum. Setelah itu diamati koefisien rute mana yang penting serta mana yang tidak penting. Dari angka koefisien dapat diamati elastis mana yang memiliki akibat berkuasa dan tidak.
Menurut  Solimun  (2002)  jikamana  analisis  pada  jalur  ini  telah  dilakukan  (berdasarkan sampel)  dapat dimanfaatkan untuk:
a. Penjelasan ( explanation ) terhadap permasalahan yang diteliti.
b. Prediksi nilai variabel terikat (Y) berdasarkan nilai variabel bebas (X) kualitatif.
c. Faktor determinan, yaitu variabel bebas (X) untuk yang berpengaruh dominan terhadap variabel terikat (Y), juga dapat digunakan untuk menelusuri mekanisme (jalur-jalur) pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y).
d. Dapat digunakan  menelusuri jalur-jalur pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.
e. Pengujian model baik ini  untuk uji ke ajeg an konsep yang sudah ada ataupun uji pengembangan konsep baru.

## 7) Penelitian Terdahulu
SAHNUNG  (2000),  melakukan  riset  berhubungan  dengan  aplikasi  kebijaksanaan  penguasa wilayah  dalam  program  kebersihan  lingkungan  dan  penanganan  persampahan  di  Kelurahan Gadingkasri  Kec.  Klojen  Kota  Malang.  Kesimpulan  yang  ditemukan  antara  lain  dikatakan bahwa:
a. Penanganan persampahan secara swakelola di Kel. Gadingkasri Kec. Klojen Kota Malang berlangsung cukup optimal dalam hal: musyawarah, koordinasi dan kedisiplinan petugas; dan adanya kesadaran warga masyarakat sehingga menjadikan lingkungan bersih, indah dan rapi.
b. Penanganan sampah secara swakelola cukup optimal, beberapa faktor pendukungnya adalah intensitas  koordinasi  ketua  RW/RT,  tokoh-tokoh  masyarakat  dan  disiplinnya  pasukan kuning; dan
c. Kesadaran warga termasuk tinggi, motivasi penggeraknya adalah budaya, agama, estetika dan kesehatan
Berkenaan dengan isu pertisipasi masyarakat dalam perencanaan dan embangunan ruang terbuka hijau maka peneliti memilih implementasi kebijakan sebaga variabel bebas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Eksplorasi Data
Apabila dilihat data penduduk menurut jenis pekerjaan yang dimiliki, gambaran penduduk Kelurahan Bareng  sebagai berikut:
Tabel 1. Identitas Penduduk Menurut berbagai Jenis Pekerjaan
No. Jenis Pekerjaan ∑ (orang) 1. 2. 3. Buruh Bangunan Pedagang Pengangkutan 72 3050 63
4.
5. 6.
Pegawai Negeri Sipil (PNS) TNI/Polri Pensiunan PNS/TNI 592 54 535 Total 4366
Sumber: Data Monografi Kel. Bareng, tahun 2021
Berdasarkan  data  tersebut,  penduduk  yang  memiliki  pekerjaan  sebagai  Pedagang merupakan  jumlah  terbanyak  yaitu  sebesar  69,85%,  dan  jumlah  warga  yang  bekerja  sebagai TNI/Polri aktif merupakan jumlah paling sedikit, yakni sebesar 1,24%.
Apabila  dilihat  data  penduduk  menurut  tingkat  pendidikan,  maka  komposisi  penduduk Kelurahan Bareng dapat dirinci sebagai berikut:
Tabel 2. Identitas Penduduk Menurut Tingkat Pendidikan
No.
Tingkat Pendidikan ∑ orang Persentase (%) Kumulatif (%) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
Belum Sekolah Tidak Tamat SD Tamat SD/sederajat
Tamat SLTP/sederajat Tamat SMU/sederajat Tamat Akademi/sederajat Tamat Sarjana/sederajat Buta Huruf
1565 1985 3100 365 576 185 98 57 19,73 25,03 39,09 4,60 7,36 2,33 1,24 0,72 19,73 44,76 83,85 88,45 95,71 98,05 99,28 100
Sumber: Data Monografi Kel. Bareng, tahun 2021
Berdasarkan data tersebut, ditemukan bahwa tingkat pendidikan penduduk di Kelurahan Bareng masih  rendah  atau  sebesar  83,85%  memiliki  pendidikan  setingkat  sekolah  dasar/SD  ke  bawah. Kemudian yang menarik adalah bahwa masih ditemukan adanya warga yang belum melek huruf atau buta huruf sebanyak 52 orang atau sebesar 0,72%.
Melakukan Uji Analisis Jalur ( Path Analysis )
(1) Untuk mengetahui hubungan atau pengaruh variabel kemandirian warga (X 4 ) terhadap variabel kesiapan  SDM  (X 1 )  dilakukan  uji  terhadap  model  persamaan  1.  Hasil  uji path  analysis persamaan 1, ditunjukkan tabel di bawah ini:
Tabel 3. Hasil Uji Analisis Jalur Persamaan 1 Variabel Beta t Sig t Keterangan X 4 0.821 12.689 0.000 Signifikan R Square = 0.674 Variabel dependen = X 1 Sumber: Print out SPSS
Dari tabel di atas ini dapat disimpulkan bahwa : a.  Dari segi nilai Sig t sebesar 0.000. Jadi Sig t < 5%. Artinya bahwa variabel ini X 4 sangat berpengaruh terhadap X 1 . Karena koefisien bertanda positif (0.821) maka pengaruhnya adalah searah (positif). Artinya semakin tinggi X 4 , semakin tinggi pula X 1 . b.  Dari nilai R Square ini menunjukkan nilai sebesar 0.674 atau sama dengan  67.4%. Artinya bahwa variabel X 1 dipengaruh sebesar 67.4% oleh X 4 sedangkan sisanya 32.6% dipengaruhi oleh variabel lain di luar X 4 yang diteliti. c.  Hasil analisis path persamaan 1:
Z X1 = 0.821 Z X4 + e 1

## Pendekatan Path Analysis Untuk Pemodelan Implementasi Ruang Terbuka Hijau
(2) Untuk mengetahui hubungan atau pengaruh variabel kemandirian warga (X 4 ) terhadap variabel interaksi  warga  (X 2 )  dilakukan  uji  terhadap  model  persamaan  2.  Hasil  uji path  analysis persamaan 2, ditunjukkan tabel di bawah ini:
Tabel 4. Hasil Uji Analisis Jalur Persamaan 2 Variabel Beta t Sig t Keterangan X 4 0.807 12.090 0.000 Signifikan R Square = 0.652 Variabel dependen = X 2 Sumber: Print out SPSS
Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa : a.  Dari nilai Sig t sebesar 0.000. Jadi Sig t < 5%. Artinya bahwa variabel X 4 berpengaruh terhadap X 2 .  Karena  koefisien  bertanda  positif  (0.807)  maka  pengaruhnya  adalah  searah  (positif). Artinya semakin tinggi X 4 , semakin tinggi pula X 2 .
b.  Dari nilai R Square ini sudah  menunjukkan nilai sebesar 0.652 atau 65.2%. Artinya bahwa variabel  X 2 dipengaruh  sebesar  65.2%  oleh  X 4 sedangkan  sisanya  34.8%  dipengaruhi  oleh variabel lain di luar X 4 yang diteliti. c.  Hasil analisis path persamaan 2: Z X2 = 0.807 Z X4 + e 2
(3) Untuk mengetahui hubungan atau pengaruh variabel kesiapan SDM (X 1 ), variabel kemandirian warga (X 4 ), dan variabel interaksi warga (X 2 ) terhadap variabel pengambilan keputusan (X 3 ) dilakukan uji terhadap model persamaan 3. Hasil uji path analysis persamaan 3, tabel di bawah ini:
Tabel 5. Hasil Uji Analisis Jalur Persamaan 3 Variabel Beta t Sig t Keterangan X 1 0.293 2.675 0.009 Signifikan X 2 0.472 4.456 0.000 Signifikan X 4 0.177 1.820 0.073 Tidak signifikan R Square = 0.652 Variabel dependen =
X 3 Sumber: Print out SPSS
Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa : a.  -  Dari  nilai  Sig  t  untuk  X 1 sebesar  0.009.  Jadi  Sig  t  <  5%.  Artinya  bahwa  variabel  X 1 berpengaruh  terhadap  X 3 .  Karena  koefisien  bertanda  positif  (0.293)  maka  pengaruhnya adalah searah (positif). Artinya semakin tinggi X 1 , semakin tinggi pula X 3 .
-  Dari  nilai  Sig  t  untuk  X 2 sebesar  0.000.  Jadi  Sig  t  <  5%.  Artinya  bahwa  variabel  X 2 berpengaruh  terhadap  X 3 .  Karena  koefisien  bertanda  positif  (0.472)  maka  pengaruhnya adalah searah (positif). Artinya semakin tinggi X 2 , semakin tinggi pula X 3 . -  Dari nilai Sig t untuk X 4 sebesar 0.073. Jadi Sig t > 5%. Artinya bahwa variabel X 4 tidak berpengaruh terhadap X 3 . Artinya berapapun besar X 4 , tidak akan mempengaruhi X 3 . b.  Dari nilai R Square menunjukkan nilai sebesar 0.796 atau 79.6%. Artinya bahwa variabel X 3 dipengaruh  sebesar  79.6%  oleh  X 1 ,  X 2 ,  dan  X 4 sedangkan  sisanya  34.8%  dipengaruhi  oleh variabel lain di luar X 1 , X 2 , dan X 4 yang diteliti. c.  Hasil analisis path persamaan 3:
Z X3 = 0.293 Z X1 + 0.472 Z X2 + 0.177 Z X4 + e 2

## Pendekatan Path Analysis Untuk Pemodelan Implementasi Ruang Terbuka Hijau
(4)  Untuk  mengetahui  hubungan  atau  pengaruh  variabel  kesiapan  SDM  (X 1 ),,  variabel pengambilan keputusan (X 3 ), variabel interaksi warga (X 2 ), dan variabel kemandirian warga (X 4 )  terhadap  variabel  Implementasi  Kebijakan  RTH  (Y)  dilakukan  uji  terhadap  model persamaan 4. Hasil uji path analysis persamaan 4, tabel yang di bawah ini:
Tabel 6. Hasil Uji Analisis Jalur Persamaan 4
Variabel Beta T Sig t Keterangan X 1 0.320 4.263 0.000 Signifikan X 2 0.118 1.515 0.134 Tidak signifikan X 3 0.383 5.096 0.000 Signifikan X 4 0.198 3.030 0.003 Signifikan R Square = 0.913 Variabel dependen =
Y Sumber: Print out SPSS
Dari tabel di atas ini dapat disimpulkan bahwa : a.  -  Dari  nilai  Sig  t  untuk  X 1 sebesar  0.000.  Jadi  Sig  t  <  5%.  Artinya  bahwa  variabel  X 1 berpengaruh  terhadap  Y.  Karena  koefisien  bertanda  positif  (0.320)  maka  pengaruhnya adalah searah (positif). Artinya semakin tinggi X 1 , semakin tinggi pula Y.
-  Dari nilai Sig t untuk X 2 sebesar 0.134. Jadi Sig t > 5%. Artinya bahwa variabel X 2 tidak berpengaruh terhadap Y. Artinya berapapun besar X 2 , tidak akan mempengaruhi Y.
. -  Dari nilai Sig t untuk X 3 sebesar 0.000. Jadi Sig t < 5%. Artinya bahwa variabel X 3 ini berpengaruh  terhadap  Y.  Karena  koefisien  bertanda  positif  (0.383)  maka  pengaruhnya adalah searah (positif). Artinya semakin tingginya X 3 , semakin tinggi pula Y nya.
-  Dari nilai Sig t untuk X 4 sebesar 0.003. Jadi Sig t < 5%. Artinya bahwa variabel X 4 ini juga berpengaruh  terhadap  Y.  Karena  koefisien  bertanda  positif  (0.198)  maka  pengaruhnya adalah searah (positif). Artinya semakin tinggi X 4 , semakin tinggi pula Y.
b.  Dari  nilai  R Square ini  juga  menunjukkan  nilai  sebesar  0.913  atau  91.3%.  Artinya  bahwa variabel  Y  dipengaruhi  sebesar  91.3%  oleh  X 1 ,  X 2 ,  X 3 dan  X 4 sedangkan  sisanya  8.7% dipengaruhi oleh variabel lain di luar X 1 , X 2 , X 3 , dan X 4 yang diteliti.
c.  Hasil analisis path persamaan 4:
Z Y = 0.320 Z X1 + 0.118 Z X2 + 0.383 Z X3 + 0.198 Z X4 + e 2

## Goodness of the  Fit Model
Pengujian Goodness of Fit model menggunakan koefisien determinasi total. Hasil keempat persamaan diperoleh sebagai berikut:
R 2 1 = 0.674 R 2 2 = 0.652 R 2 3 = 0.796 R 2 4 = 0.913 Sehingga diperoleh P 2 e1 = 1 – 0.674 = 0.326
P 2 e2 = 1 – 0.652 = 0.348 P 2 e2 = 1 – 0.796 = 0.204 P 2 e2 = 1 – 0.913 = 0.087 Sehingga diperoleh koefisien determinasi total adalah sebagai berikut:
R 2 m = 1 – 0.326x0.348x0.204x0.087 = 0.997 atau 99.7%
Jadi  hasil  analisa  hubungan  antara  elastis  kesiapan  SDM,  elastis  interaksi  masyarakat, elastis  pengumpulan  ketetapan,  serta  elastis  independensi  masyarakat  dengan  aplikasi kebijaksanaan RTH halaman area pemukiman di Kelurahan Serempak yang bisa dipaparkan oleh bentuk  itu  merupakan  sebesar  99.7%,  dengan  tutur  lain  data  yang  tercantum  dalam  informasi 99.7% bisa dipaparkan oleh bentuk itu. Sebaliknya yang 0.3% dipaparkan oleh elastis lain( yang belum ada di dalam bentuk).
3.4. Model yang diperoleh
Gambar 3. Hasil Analisis Pengaruh Variabel Bebas terhadap Variabel Terikat
Model  di  atas  dapat  menjelaskan  99.7%  dari  keadaan  sebenarnya.  Garis  putus-putus menunjukkan path yang nonsignifikan (tidak berpengaruh).
(1) Pengaruh secara Langsung
Pada tabel berikut ini dapat dilihat hasil pengukuran pengaruh yang ada pada  variabel yang independen terhadap variabel dependen secara langsung, tanpa melalui variabel lainnya.
Tabel 7. Hasil Analisis Pengaruh Langsung Variabel Dependen ini dan Variabel Independen Variabel
Independen Variabel Dependen Beta Sig t Keterangan X 4 X 1 0.821 0.000 Signifikan X 4 X 2 0.807 0.000 Signifikan X 1 X 3 0.293 0.009 Signifikan X 2 X 3 0.472 0.000 Signifikan X 4 X 3 0.177 0.073 Tidak Signifikan
X 1 Y 0.320 0.000 Signifikan X 2 Y 0.118 0.134 Tidak Signifikan X 3 Y 0.383 0.000 Signifikan X 4 Y 0.198 0.003 Signifikan
Sumber: Data primer diolah
( 2) Pengaruh Tidak Langsung
1. Dampak tidak langsung diterima dari hasil kali antara dampak langsung. Apabila kedua dampak  langsung  itu  berarti,  sampai  dampak  tidak  langsung  pula  berarti.  Sebaliknya apabila salah satu di antara dampak langsung tidak berarti sampai dampak tidak langsung tidak berarti.
Terdapat beberapa dampak tidak langsung, berlaku seperti berikutnya: Akibat  tidak  langsung  antara  elastis  Independensi  Masyarakat(  X 4 )  kepada  elastis Pengumpulan Ketetapan( X 3 )
a) Pengaruh tidak langsung pada  variabel X 4 ini terhadap variabel X 3 melalui variabel X 1
Gambar 4. Pengaruh tidak langsung X 4 terhadap X 3 melalui X 1
Akibat tidak langsung antara X 4 kepada X 3 didapat dari multiplikasi 2 akibat langsung ialah:( 1) akibat langsung X 4 ke X 1 sebesar 0. 821, dengan( 2) akibat langsung X 1 ke X 3 sebesar  0.293.  Alhasil  didapat  pengrauh  tidak  langsung  sebesar  0.821  x  0.293= 0.241. Sebab kedua akibat langsung penting, hingga akibat tidak langsung antara elastis X4 kepada elastis X 3 lewat Elastis X 1 merupakan penting.
Koefisien berbekas positif menunjukkan kalau pengaruhnya searah, terus menjadi besar angka elastis X 4 , terus menjadi besar pula angka elastis X 3 , bila angka elastis X 1 pula terus menjadi besar.
b) Pengaruh yang tidak langsung pada  variabel X 4 terhadap variabel X 3 melalui variabel X 2
Gambar 5. Pengaruh tidak langsung X 4 terhadap X 3 melalui X 2
Pengaruh yang tidak langsung antara variabel X 4 terhadap variabel X 3 diperoleh dari  perkalian  dua  pengaruh  langsung,  yaitu:  (1)  pengaruh  langsung  X 4 ke  X 2 sebesar 0.807,  dengan  (2)  pengaruh  langsung  X 2 ke  X 3 sebesar  0.472.  Sehingga  diperoleh pengaruh  tidak  langsung  0.807  x  0.472  =  0.381.  Karena  kedua  pengaruh  langsung signifikan,  maka  pengaruh  tidak  langsung  antara  X 4 terhadap  X 3 melalui  X 2 adalah signifikan. Koefisien bertanda positif menandakan bahwa pengaruhnya searah. Semakin
Kemandirian Warga (X 4 ) Pengambilan Keputusan (X 3 ) Kesiapan SDM (X 1 )
0.821 0.293
Kemandirian Warga (X 4 ) Pengambilan Keputusan (X 3 ) Interaksi Warga (X 2 ) 0.807
0.472
tinggi X 4 , semakin tinggi pula X 3 , jika X 2 juga semakin tinggi. Sehingga pengaruh tidak langsung antara X4 terhadap X3 melalui X 1 dan X 2 sebesar 0.241 + 0.381 =0.622.
1. Pengaruh tidak langsung antara variabel Interaksi warga (X 2 ) terhadap Y melalui variabel Pengambilan Keputusan (X 3 )
Gambar 6. Pengaruh tidak langsung X 4 terhadap X 2 melalui X 3
Pengaruh yang tidak  langsung antara X 2 terhadap Y diperoleh dari perkalian dua pengaruh  langsung  yaitu  (1)  pengaruh  langsung  X 2 ke  X 3 sebesar  0.472,  dengan  (2) pengaruh langsung X 3 ke Y sebesar 0.383. Sehingga diperoleh pengaruh tidak langsung 0.472 x 0.383 = 0.181. Karena kedua pengaruh langsung signifikan, maka pengaruh tidak langsung antara X 2 terhadap Y melalui X 3 adalah signifikan. Koefisien bertanda positif menandakan bahwa pengaruhnya searah. Semakin tinggi X 2 , semakin tinggi pula Y, jika X 3 juga semakin tinggi. Berdasarkan  teori trimming (revisi  model),  jalur  pengaruh  langsung  yang  sangat  tidak signifikan dibuang, sehingga diperoleh model yang didukung oleh data empirik. Kemudian dengan telaah pengaruh langsung dan tidak langsung diperoleh diagram pada gambar 7, sebagai berikut:
Gambar 7. Hasil Analisis Pengaruh Variabel Bebas terhadap Variabel Terikat Menggunakan Trimming Theory
Keterangan: garis lurus menyatakan pengaruh langsung, dan garis putus-putus menyatakan pengaruh tidak langsung .
Interaksi Warga (X 2 ) Implementasi Kebijakan (Y) Pengambilan Keputusan (X3 ) 0.472 0.198 Kesiapan SDM (X 1 ) Kemandirian Warga (X 4 ) Interaksi Warga (X 2 )
Pengambilan Keputusan (X 3 ) Implementasi Kebijakan RTH (Y) 0.821 0.807 0.293 0.472 0.320 0.383 0.198 Tdk langsung melalui X 1 dan X 2 sebesar : 0.241+0.381= 0.622 Tdk langsung melalui X 3 sebesar 0.093

## Pengujian Hipotesis
Variabel- variabel yang dipakai dalam riset ini terdiri dari 4 elastis leluasa, ialah: Kesiapan Pangkal  Energi  Orang,  Interaksi  Masyarakat,  Pengumpulan  Ketetapan  dan  Independensi Masyarakat,  serta  satu  elastis  terikat,  ialah  Aplikasi  Kebijaksanaan  Ruang  Terbuka  Hijau  atau RTH. Buat mencoba anggapan yang yang diajukan sudah dicoba percobaan analisa rute begitu juga nampak hasilnya pada bentuk lukisan 7 itu di atas. Hasil pengetesan anggapan yang didapat bisa dikemukakan selaku selanjutnya:
Tabel 8. Hasil Pengujian Hipotesis
Hipotesis Hasil pengujian Keterangan Hip. 1: X 4 ke X 1 Signifikan dan positif
Melalui pengaruh langsung
Hip. 2: X 4 ke X 2 Signifikan dan positif
Melalui pengaruh langsung
Hip. 3: X 1 ke X 3
Signifikan dan positif Melalui pengaruh langsung
Hip. 4: X 2 ke X 3
Signifikan dan positif Melalui pengaruh langsung Hip. 5: X 4 ke X 3 Signifikan dan positif
Melalui pengaruh tidak langsung (melalui X1 dan X2) Hip. 6: X 1 ke Y Signifikan dan positif Melalui pengaruh langsung Hip. 7: X 3 ke Y Signifikan dan positif Melalui pengaruh langsung Hip. 8: X 2 ke Y Signifikan dan positif
Melalui pengaruh tidak langsung (melalui X3) Hip. 9: X 4 ke Y Signifikan dan positif Melalui pengaruh langsung
Sumber: Data Primer diolah

## 3.3.1. Uji Asumsi Model
(1) Uji Normalitas
Pengujian normalitas menggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Asumsi linieritas terpenuhi, jika nilai p-value lebih besar dari 5%. Hasil Pengujian yang diperoleh adalah sebagaimana terlihat pada tabel 9, sebagai berikut:

## Tabel 9. Hasil Pengujian Asumsi Normalitas
Persamaan P-value Keterangan 1 0.078 Asumsi Normalitas Terpenuhi 2 0.546 Asumsi Normalitas Terpenuhi 3 0.492 Asumsi Normalitas Terpenuhi 4 0.226 Asumsi Normalitas Terpenuhi
Sumber: Print out SPSS
Terlihat semua nilai P-value > 0.05, sehingga asumsi normalitas terpenuhi, maka model untuk regresi layak digunakan untuk memprediksi variabel terikat (implementasi kebijakan RTH) berdasarkan variabel bebasnya.
(2) Uji Kebebasan
Pengujian kebebasan menggunakan Uji Durbin Watson. Asumsi kebebasan terpenuhi jika nilai Durbin Watson ini terletak di antara dU dan 4-dU (nilai dU diperoleh dari tabel statistika Durbin  Watson).  Hasil  Pengujian  yang  diperoleh  adalah  sebagaimana  terlihat  pada  tabel  10, sebagai berikut:

## Tabel 10. Hasil Pengujian Asumsi Kebebasan
Persamaan Durbin Watson dU 4- dU Keterangan 1 1.91 1.66 2.34 Asumsi Kebebasan Terpenuhi 2 1.89 1.66 2.34 Asumsi Kebebasan Terpenuhi 3 1.82 1.72 2.29 Asumsi Kebebasan Terpenuhi 4 2.26 1.74 2.26 Asumsi Kebebasan Terpenuhi
Sumber: Print out SPSS
Terlihat semua nilai untuk  Durbin Watson terletak di antara dU dan 4-dU, sehingga punya asumsi kebebasan terpenuhi dalan nilai.
(3) Uji Linieritas Pengujian  asumsi  linieritas  menggunakan  metode Curve  Fit .apabila    model  linier signifikan atau seluruh model nonsignifikan, maka asumsi linieritas terpenuhi. Hasil Pengujian yang diperoleh adalah sebagaimana terlihat pada tabel 11 ini , sebagai berikut:
Tabel 11. Hasil Pengujian Asumsi Linieritas
Variabel Bebas Variabel Terikat Hasil Pengujian Keterangan X 4 X 1 Sig model linier 0.000 < 0.05 (model linier signifikan) Linier X 4 X 2 Sig model linier 0.000 < 0.05 (model linier signifikan) Linier X 1 X 3 Sig model linier 0.000 < 0.05 (model linier signifikan) Linier X 2 X 3 Sig model linier 0.000 < 0.05 (model linier signifikan) Linier X 4 X 3 Sig model linier 0.000 < 0.05 (model linier signifikan) Linier X 1 Y Sig model linier 0.000 < 0.05 (model linier signifikan) Linier X 2 Y Sig model linier 0.000 < 0.05 (model linier signifikan) Linier X 3 Y Sig model linier 0.000 < 0.05 (model linier signifikan) Linier X 4 Y Sig model linier 0.000 < 0.05 (model linier signifikan) Linier

## Sumber: Print out spss
Berdasarkan  tabel  di  atas,  terlihat  bahwa  hasil  pengujian  memperoleh  angka  signifikan kurang dari 0,05 (model untuk linier signifikan), sehingga model tepat bila digunakan untuk uji regresi linier atau asumsi linieritas memenuhi persyaratan

## Interpretasi Hasil
Buat mengenali tingkatan kesertaan warga kepada aplikasi kebijaksanaan RTH halaman area  pemukiman  bisa  dihitung  dengan  metode  melaksanakan  penjatahan  antara  angka  paling tinggi kriterium dengan angka informasi yang didapat. Angka paling tinggi kriterium buat elastis leluasa  (kesiapan  SDM,  interaksi  masyarakat,  pengumpulan  ketetapan,  serta  independensi
masyarakat) merupakan 6400, yang didapat dari multiplikasi antara rasio balasan pertanyan (4), item persoalan buat kesertaan (20), serta jumlah responden (80), ialah( 4 x 20 x 80).
Dengan begitu tingkatan kesertaan warga kepada aplikasi kebijaksanaan RTH halaman area pemukiman di Kelurahan Bareng, Kec. Sukun, Kota Malang didapat nilai sebesar:
Total skor data lapangan TPM   = ------------------------------------- x 100% Total skor tertinggi kriterium 3968 = -------  x 100% 6400 = 62%
Hasil enumerasi yang didapat membuktikan kalau tingkatan kesertaan warga Kelurahan Bareng,  Kec.  Sukun,  Kota  Malang  kepada  aplikasi  kebijaksanaan  RTH  halaman  lingkunga pemukiman  tercantum  jenis  besar,  ialah  sebesar  62%.  Hasil  ini  tidak  berlainan  jauh  dengan enumerasi bagan 11 dan cocok dengan statment pelapor yang sempat di informasikan dalam suatu tanya jawab kalau 70% warganya aktif dalam kegiatan- kegiatan kewargaan.
Dengan  tata  cara  enumerasi  yang  serupa,  ialah  menyamakan  antara  keseluruhan  angka kriterium paling tinggi dengan keseluruhan angka hasil tiap- tiap item dari elastis leluasa hendak dikenal nisbah buat tiap- tiap item itu begitu juga bisa diamati pada bagan 12 selanjutnya ini:
Tabel 12.  Proporsi Total Item dari masing-masing Variabel Bebas
No. Variabel Item Proporsi (%)
1. Kesiapan Sumber Daya Manusia (X 1 ) 1) Tingkat Pengetahuan
20.51 2) Pengalaman 3) Kemauan Diri 4) Adaptasi Lingkungan 2. Interaksi Warga (X 2 ) 5) Frekuensi Pertemuan
19.21 6) Frekuensi Kehadiran 7) Kemukakan Pendapat 8) Tukar Pendapat 3. Pengambilan Keputusan (X 3 ) 9) Rumuskan Masalah 19.05
10) Tingkat Kebersamaan 11) Pemecahan Masalah 12) Musyawarah Mufakat 4. Kemandirian Warga (X 4 ) 13) Kesamaan Pendapat 19.25 14) Rencana Kerja 15) Kemandirian Program 16) Swadaya Masyarakat
Sumber: Data Primer diolah
Buat  menarangkan  analogi  hasil  riset  yang  didapat  dengan  riset  saat  sebelum  ini,  bisa diklaim  kalau  riset  ini  mensupport  dengan  hasil  riset  yang  dilaksanakan  oleh  Sahnung(  2000), kecocokan  angka  kalau  kesuksesan  program-  program  pembangunan  yang  berjalan  di  daerah- daerah ialah akibat terdapatnya wujud kesertaan warga dalam tiap jenjang pembangunan. Program
pembangunan yang tidak mengaitkan kesertaan warga hendak hadapi bermacam halangan serta akibat minus, bagus mulai langkah pemograman, setelah itu pada langkah aplikasi hingga pada langkah penilaian.

## KESIMPULAN
1. Kesertaan  warga  mempunyai  akibat  yang  penting  kepada  aplikasi  kebijaksanaan  RTH halaman area pemukiman di Kelurahan Bareng, Kecamatan Sukun, Kota Malang.
2. Hasil riset pula membuktikan kalau independensi warga, kesiapan SDM, serta pengumpulan ketetapan  mempunyai  akibat  dengan  cara  langsung  kepada  aplikasi  kebijaksanaan  RTH halaman area pemukiman, yang berarti ketiga pandangan itu menggenggam kedudukan yang amat berarti serta berkuasa dalam mensupport kesuksesan cara kebijaksanaan pembangunan serta implementasinya.
3. Sebaliknya akibat interaksi dampingi masyarakat atau warga kepada aplikasi kebijaksanaan RTH  halaman  area  pemukiman  bisa  dibilang  penting  bila  mendapatkan  akibat  dari pandangan  pengumpulan  ketetapan  yang  disetujui  oleh  masyarakat  Kelurahan  Serempak. Maksudnya,  terus  menjadi  besar  serta  kilat  tingkatan  perjanjian  yang  didapat  masyarakat hendak pula bawa akibat kepada kelancaran interaksi warga dalam aplikasi kebijaksanaan RTH  halaman  area  pemukiman  di  Kelurahan  Bareng,  Kec.  Sukun,  Kota  Malang.  Bentuk interaksi begitu, dalam kondisi adat bangsa kita lebih pas dibilang selaku kegiatan bersama- sama ataupun memikul royong.
4. Pengumpulan  ketetapan  masyarakat  dengan  cara  bersama-  sama  mempunyai  akibat  yang positif serta penting kepada aplikasi kebijaksanaan ruang terbuka hijau atau RTH halaman area pemukiman di Kelurahan Bareng, Kec. Sukun, Kota Malang.

## DAFTAR PUSTAKA
Mony, Ahmad. 2007. Urgensi Kesertaan Khalayak dalam Pembangunan- Konteks Pemograman Pembangunan dalam Membuat Indonesia Dari Wilayah ", CSIS- JICA, Jakarta Budiarjo, Eko serta Djoko Sujarto. 2005. Kota Berkepanjangan, Alumni, Bandung Budiharjo, Eko. 1997. Aturan Ruang Perkotaan, Alumni, Bandung.
Conyers,  Diana,(  terj.  Susetiawan).  1994.  Pemograman  Sosial  di  Bumi  Ketiga,  Gajah  Mada University Press, Yogyakarta
Eriyanto. 2007. Metode Sampling: Analisa Pandangan Khalayak, LKiS, Yogyakarta
Huraerah,  Abu.  2008.  Pengorganisasian  serta  Pengembangan  Warga:  Bentuk&amp;  Strategi Pembangunan BerplatformWarga, Humaniora.
Islamy,  Meter.  Irfan.  1997.  Prinsip-  prinsip  Formulasi  Kebijaksanaan  Negeri,  Alam  Aksara, Jakarta

## Pendekatan Path Analysis Untuk Pemodelan Implementasi Ruang Terbuka Hijau
Jayadinata, Johara T. 1999. Aturan Untuk Tanah dalam Pemograman Pedesaaan, Perkotaan serta Area, ITB Bandung.
Kerlinger, NF&amp; Elazer, JP. 1998. Hubungan serta Analisa Regresi Berganda. Terj. Zakaria, eds. Ketujuh, vol. 2, LPMFE, Univ Indonesia, Jakarta
Lynch, Kevin. 1990. The City as Environment, Cambridge: MIT Press
Riduan,&amp;  Kuncoro,  E.  A.  2007.  Metode  Memakai  serta  Memaknai  Analisa  Rute(  Path Analysis). Alfabeta. Bandung.
Riyadi,  serta  Deddy  S.  Bratakusumah.  2004.  Pemograman  Pembangunan  Wilayah:  Strategi Menggali  Kemampuan  dalam  Menciptakan  Independensi  Wilayah,  Gramedia  Pustaka Penting, Jakarta.
Sahnung. 2000. Aplikasi Kebijaksanaan Penguasa Wilayah dalam program Kebersihan Area: Riset Permasalahan Penindakan Persampahan di Kel. Gadingkasri Klojen Kota Malang, Disertasi tidak diterbitkan PSIA UB, Malang.
Solimun. 2002. ( SEM) Lisrel serta Amos: Aplikasi di Manajemen, Ekonomi Pembangunan, Ilmu jiwa Sosial, Medis serta Agrokompleks. Versi I. Pencetak Universitas Negara Malang.
Suharto, Edi. 2005. Analisa Kebijaksanaan Khalayak, CV Alfabeta, Bandung.
Supranto,  J.  2004.  Analisa  Multivariat:  Maksud  serta  Pemahaman.  Versi  Awal.  PT.  Rineka Membuat. Jakarta.
Syukron, Muhammad Agus, Sigit Wahyudi. 2022. Kolaborasi dalam Skenario untuk Pelembagaan Sosial atau Social Institution Scenario ( SIS ) dalam Permukiman Sempadan Sungai. Journal On  Education,  Hal.  1023-1032. https://www.jonedu.org/index.php/joe/article/view/713 , diakses tanggal 2 Mei 2023
Wahyudi,  Sigit. et.  al .  2022.  Gadoan  System  in  Daily  Cattle  Breeder  Development  Program Trough Empowerment. Journal of the Positive School Psychology, Vol. 6 No. 9 p. 2569-2584. https://www.journalppw.com/index.php/jpsp/article/view/12710 , diakses 2 Mei 2023

## Per Undang-undang :
Peraturan No. 23 tahun 1997 mengenai Pengurusan Area Hidup Peraturan Nomor. 26 tahun 2007 mengenai Penyusunan Ruang Permendagri No. 1 Tahun 2007 tentang Penataan RTH  Kawasan Perkotaan Peraturan  Daerah  Kota  Malang  No.  3  Tahun  2003  Tentang  Pengelolaan  Pertamanan  Kota  dan Dekorasi Kota
Hasil Wawancara : Nugroho D., SH, Lurah Bareng, Kec. Klojen, Kota Malang, tanggal 8 April 2022 Bapak Bambang, Ketua RW 8, tanggal 25 Maret 2022

## This work is licensed under a
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License